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- ¿Cuáles son las desventajas del filtro Wiener??
- Son los filtros de Wiener óptimos?
- ¿Qué hace un filtro Wiener??
- En qué condición se reduce el filtro Wiener al filtro inverso?
¿Cuáles son las desventajas del filtro Wiener??
Desde la discusión anterior de los filtros que son generalizaciones del filtro Wiener simple, es evidente una desventaja importante: los espectros de potencia de los campos aleatorios a los que se supone que pertenecen la imagen y el ruido debe ser conocido o estimado.
Son los filtros de Wiener óptimos?
El filtrado de Wiener es óptimo en términos del error cuadrado medio. En otras palabras, minimiza el error cuadrado medio general en el proceso de filtrado inverso y suavizado de ruido. El filtrado de Wiener es una estimación lineal de la imagen original. El enfoque se basa en un marco estocástico.
¿Qué hace un filtro Wiener??
El filtro Wiener se puede usar para filtrar el ruido de la señal corrupta para proporcionar una estimación de la señal de interés subyacente. El filtro Wiener se basa en un enfoque estadístico, y una descripción más estadística de la teoría se da en el artículo del estimador de error cuadrático medio (MMSE) mínimo (MMSE).
En qué condición se reduce el filtro Wiener al filtro inverso?
Tenga en cuenta que en frecuencias espaciales donde la señal a ruido es muy alta, la relación rnorte(u, υ)/ ryo(U, υ) se acerca a cero, y el filtro Wiener se reduce al filtro inverso. Sin embargo, cuando la relación señal / ruido es muy pobre (yo.mi., Riñonalnorte(u, υ)/ ryo(u, υ) es grande), el enfoque de frecuencias espaciales estimadas cero.
